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Learning Bimanual Manipulation via Action Chunking and Inter-Arm Coordination with Transformers

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文探讨了机器人在自主操作中实现双手协调运动的挑战，提出了一种新颖的模仿学习架构，通过手臂间协调变压器编码器提高双手合作动作的预测效率。实验结果显示，该模型在双手操控任务中具有高成功率，展现了其在政策学习中的潜力。

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标签

arm transformers 双手协调 变压器编码器 政策学习 机器人 模仿学习
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